二进制补码表示法

本文提供苹果产品序列号查询方法及如何识别不同代的iPodtouch和iPhone,包括如何通过序列号查看设备信息以及通过外观特征区分设备代数。

二进制补码是一种在计算机中表示整数的方法,它的规则是:正数的补码是其本身,而负数的补码是对其绝对值的二进制,取反后加1。例如,数字1的二进制表示为0b0000 0001,而-1则是对0b0000 0001取反后0b11111110加1,即0b1111 1111。通过这样的表示方法,使得0有唯一的表示,并且补码的设计使得在计算机内部进行加减运算时,没有必要区分操作数的符号,简化了硬件的实现。

byte最大值是0b01111111即2^7-1=127

-127则是对0b01111111取反0b10000000加1,即0b10000001。

-128则是对0b10000000取反0b01111111加1,即0b10000000。也即0b10000001减1。

【轴承故障诊断】加权多尺度字典学习模型(WMSDL)及其在轴承故障诊断上的应用(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了加权多尺度字典学习模型(WMSDL)在轴承故障诊断中的应用,并提供了基于Matlab的代码实现。该模型结合多尺度分析与字典学习技术,能够有效提取轴承振动信号中的故障特征,提升故障识别精度。文档重点阐述了WMSDL模型的理论基础、算法流程及其在实际故障诊断中的实施步骤,展示了其相较于传统方法在特征表达能力和诊断准确性方面的优势。同时,文中还提及该资源属于一个涵盖多个科研方向的技术合集,包括智能优化算法、机器学习、信号处理、电力系统等多个领域的Matlab仿真案例。; 适合人群:具备一定信号处理和机器学习基础,从事机械故障诊断、工业自动化、智能制造等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习并掌握加权多尺度字典学习模型的基本原理与实现方法;②将其应用于旋转机械的轴承故障特征提取与智能诊断;③结合实际工程数据复现算法,提升故障诊断系统的准确性和鲁棒性。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注字典学习的训练过程与多尺度分解的实现细节,同时可参考文中提到的其他相关技术(如VMD、CNN、BILSTM等)进行对比实验与算法优化。
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